作者 | 張思瑋
2019年末，一場突如其來的新冠肺炎疫情席捲全球。如何快速研製出針對新型冠狀病毒的有效藥物和疫苗，成為全球科學家最為關切的事情之一。
但這其中的困難，正如中國工程院院士王辰所言，“我們對新冠病毒的認識還遠遠不夠，對其傳播規律也缺乏想象力”。
目前，至少千餘個有關新冠病毒的科研項目在全球開展。
隨著對病毒和宿主的深入研究，科學家無法在有效時間內處理海量信息，尤其是當研究者專業背景受限的情況下，對信息處理的效能會更低。
2月26日，medRxiv刊發了一篇來自中科院計算所、中科院計算所西部高等技術研究院、哲源科技、圖靈·達爾文實驗室等研究團隊有關新冠病毒的研究成果。
“相比臨床專家，我們利用現有知識，通過計算技術從複雜、多維、立體等數據中摸索出規律，不斷勾勒新冠病毒的‘真實面目’。”
該論文通訊作者、哲源科技負責人牛鋼表示，他們的研究是立足計算醫學，通過應用數學、工程學和計算科學智能化理解人類疾病的機理，並基於工業化的數據、算法、算力及生物醫學技術體系為醫學服務提供新洞見。
特別值得一提的是，在缺乏一線臨床數據的前提下，該團隊在計算醫學的指導下，通過“紙上談兵”方式獲取的研究成果，竟在後續國內其他研究團隊的論文中得以驗證。
計算結果與臨床研究的“巧合”
牛鋼告訴《中國科學報》，他們利用一種被稱為TWIRLS的分析系統，在4小時內對PubMed數據庫收錄的有關冠狀病毒的1.4萬多篇文獻相關文本資料共計300萬餘單詞，進行自動化分析。
最終得出病毒與ACE2結合可能引發ACE2/AT2R的功能變化，使腎素——血管緊張素系統（RAS）參與的細胞因子調控軸發生穩態失衡，並導致“細胞因子風暴”的結論，並認為這可能是參與冠狀病毒感染後導致宿主病理性變化的重要調控因素。
巧合的是，這一研究結論在3月25日Research Square平臺的一項由上海瑞金醫院病理科教授王朝夫、中國科學院院士卞修武等為通訊作者的論文中得以驗證。
該團隊研究發現，表達ACE2的肺泡巨噬細胞成為SARS-CoV-2感染的靶細胞。
在新冠肺炎患者中，這些活化的巨噬細胞可能在一系列嚴重的“炎症因子風暴”中扮演了重要角色。
在重症和晚期ARDS進程中，經典激活性的巨噬細胞和替代激活性巨噬細胞之間的轉化可能是引起肺部炎症損傷和纖維化的重要原因。
根據TWIRLS的發現，研究團隊進一步建議血管緊張素II受體抑制劑（ARB類藥物，例如常用藥氯沙坦）可能對新型冠狀病毒患者臨床重症有緩解作用。
隨後，研究團隊與重慶西南醫院感染科教授鄧國宏合作，發現服用ARB類藥物的有高血壓病史的新冠肺炎患者，相較於未服用ARB類藥物的患者或有其他基礎病史的新冠肺炎患者，更能遠離危重症狀態。
無獨有偶，3月27日，中國醫學科學院研究員蔣澄宇團隊在medRxiv發表的文章表明，在新冠肺炎高血壓合併症老年（大於65歲）患者中，住院前服用ARB藥物比未服藥患者的COVID-19重症風險顯著降低。
薈萃分析顯示，使用ARB具有與肺炎的發病率和死亡率相關的積極作用。
“在計算醫學的指導下，通過TWIRLS系統對信息進行獲取、整理和分類，或許能為治療急性病毒性肺損傷，提供更多基於調控 RAS系統功能的潛在治療靶點。”牛鋼表示。
有待進一步大規模臨床驗證
儘管目前在臨床數據中看到ARB類藥物具有一些積極意義和應用前景，但圖靈·達爾文實驗室副主任趙宇表示，目前仍缺乏更多屍檢的組織病理學相關數據和嚴謹設計的“老藥新用”臨床試驗，用來驗證數據挖掘產生的初步發現。
“但這種在計算醫學的指導下，通過文獻挖掘從已有知識中總結規律的研究，對新冠病毒產生的新認識，有助於我們開展新冠肺炎藥物、疫苗等的研發工作。”牛鋼說。
記者瞭解到，在研究中，團隊更多的時間花費在對數據接口的搭建、語料庫和字典的整理、識別與“冠狀病毒”精確相關的基因以及CSSE等方面。
“TWIRLS可以自動總結與冠狀病毒特異性相關的實體和基因，並在研究者指導下進行自主推理。”
牛鋼期望，這一方法工具，能幫助科學家更深刻理解病毒與宿主相互作用導致的疾病表型的生物學機制。
期望共同攜手治病
誠然，新冠病毒超級狡猾，人體的複雜程度則更是超乎想象。
“我們不能只依賴分析少量隨機抽樣數據，更不能熱衷於探求數據之間難以捉摸的‘因果關係’，而應更多關注數據的‘相關關係’。”
此前，中國工程院院士樊代明在接受記者採訪時明確指出，生物醫學大數據更多采用數據模型以及控制混雜的統計分析方法。
而這不僅僅需要算法與數據的支持，更需要強大的算力做後盾。
牛鋼談及計算醫學概念時表示，過去單一零散的數據，只需要在普通服務器上用簡單程序處理和統計即可。
現在都是多維海量的大數據，要用多維海量的PB級（1PB=106GB）大數據對生命進行建模，設計複雜的算法，而算法的複雜度和計算量遠遠超過了普通服務器所能處理的規模，必須有高性能的算力資源支撐。
“未來，我們主要立足現有的生物醫學數據，引入系統科學理論和視角，通過設計新的算法挖掘數據之間的關係，為解決現有問題尋找新路徑。”
中科院計算所西部高等技術研究院常務副院長張春明此前曾表示，生物學家、醫學專家和計算科學家應攜起手來共同豐富計算醫學的內涵，將疾病的預防、診斷和治療推向精準。
相關論文信息：
https://doi.org/10.1101/2020.02.24.20025437
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-19346/v1
https://doi.org/10.1101/2020.03.20.20039586
https://doi.org/10.1161/JAHA.120.016219
https://doi.org/10.1007/s11886-020-01291-4.
https://doi.org/10.3760/cma.j.cn112148-20200220-00105
《中國科學報》 （2020-04-20 第3版 醫藥健康）
排版 | 志海
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